Estudiante












Introducción
En la actualidad existe una gran preocupación por las empresas de poder “predecir el futuro”, de esta manera ellas podrían prepararse para eventos futuros, como una baja en la demanda o un alza en la misma y de esta manera poder alocar eficientemente los recursos de la empresa, y de esta manera poder crecer eficientemente sin tener sorpresas en el camino. Estoafecta en mayor proporción a las empresas PYMEs puesto que estas no disponen de alta cantidad de recursos para poder realizar su trabajo y el poder tener una visión de lo que podría ser el futuro sería de gran ayuda para estas en mayor medida que a una gran empresa.
Si bien no es posible predecir el futuro con cero incertidumbre existen métodos los cuales ayudan a dar una visión de cómo sepodría desarrollar este.
Es por estas razones que en esta ocasión se desarrollara un estudio el cual ayudara a una empresa PYME para poder moldear la demanda futura de sus productos con los distintos modelos disponibles de predicción y, de esta manera poder predecir su demanda y ayudar a esta empresa a crecer.
Procedimiento Utilizado
Los procedimientos utilizados en el presente trabajo fueron lossiguientes:
Como primer paso se debió tener en consideración una idea general del tipo de serie a trabajar, para lograr esto se graficaron los datos de los cinco productos por separado, por medio de la observación de estos se determinó si los datos poseían: tendencia, nivel base, y/o estacionalidad.
Una vez graficadas las series se utilizaron los métodos de predicción adecuados para lascaracterísticas observadas en cada uno de los gráficos, es decir, se observó si poseían:
Nivel base (Lt): Se consideraron dos posibles métodos, suavizamiento exponencial y promedio móvil. Al utilizar el primero se consideró como nivel base el promedio de todos los datos y se adoptó un valor de “α” arbitrario de 0,5 inicialmente, el cual se iría modificando al utilizar la herramienta solver, para minimizarel error. En caso de utilizar promedio móvil, se utilizó un “n” igual a 2, pues, se comenzó promediando los 2 primeros meses. Además, se consideraron distintos valores de n para utilizar el más adecuado, es decir, el que minimice el error.

Tendencia (Tt): Se utilizó el método de Holt, donde se consideró como nivel base en el periodo 1 el promedio de todos los datos, como tendencia en elperiodo 1 la pendiente de la ecuación de la recta resultante al realizar la regresión lineal y los niveles de alfa y beta arbitrarios fueron 0.3 y 0.5 respectivamente. Cabe señalar que los valores de Tt en t igual a 1, fueron modificados manualmente para minimizar el error y entregar un mejor pronóstico y los valores de “α” y “β”, fueron modificados por la herramienta solver, con el mismo objetivo.Estacionalidad (St): Se utilizó el método de Winter, donde se consideró como nivel base, al igual que en el caso anterior, el promedio de todos los datos e inicialmente se utilizó Tt en el periodo t=1 la pendiente de la ecuación de la recta resultante de la regresión lineal y “α”, “β” y “γ” arbitrarios con los valores 0.3, 0.5 y 0.2 respectivamente, los cuales fueron modificados aplicando elcriterio y las herramientas antes mencionadas. Y por último el valor de p = 12 considerando el ciclo de estacionalidad.

Tendencia y/o estacionalidad: Se utilizó el método de Winter y Holt asignando los valores según la necesidad de cada modelo. Inicialmente se consideró como nivel base el promedio de todos los datos, la tendencia como la pendiente de la ecuación de la recta resultante de laregresión lineal y “α”, “β” y “γ” arbitrarios con valores 0.3, 0.5 y 0.2 respectivamente y por último p según el ciclo de estacionalidad. Para modificar los valores se aplicó el criterio y las herramientas antes mencionadas, con el objetivo de encontrar el mínimo error.

Una vez aplicado el método correspondiente a cada ocasión se querrá observar que tan bueno es el pronóstico realizado por estos...